MariaDB中的向量存储、索引与搜索
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内容提要
在MariaDB 11.7及以上版本中，可以直接在表中存储向量，支持生成AI应用中的复杂含义嵌入和检索增强生成（RAG）。通过创建向量索引和相似度搜索，可以高效检索相关数据，提高AI模型输入质量。
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关键要点
- MariaDB 11.7及以上版本支持在表中直接存储向量，简化生成AI应用的基础设施。
- 向量用于嵌入复杂含义，适用于检索增强生成（RAG）技术。
- 通过创建向量索引和相似度搜索，可以高效检索相关数据，提高AI模型输入质量。
- 使用VECTOR数据类型创建表以存储向量，确保嵌入维度匹配。
- 为向量列添加索引以提高读取性能，并可指定距离函数和HNSW算法的M值。
- 插入向量时，使用VEC_FromText函数，确保维度正确。
- 相似度搜索通过比较向量，使用VEC_DISTANCE_EUCLIDEAN和VEC_DISTANCE_COSINE函数。
- 提供了一个使用Java的实际示例，展示如何利用MariaDB的向量搜索能力创建生成AI应用。
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